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Fast.ai:从零开始学深度学习 | 资源帖

课程简介介绍道,本课程将从实现矩阵乘法和反向传播基础开始,到高性能混合精度训练,最新的神经网络架构和学习技术,以及介于两者之间的所有内容。它涵盖了许多构成现代深度学习基础的最重要的学术论文,使用“代码优先”教学方法,每个方法都从头开始在 Python 中实现并进行详解(还将讨论许多重要的软件工程技术)。整个课程包括大约 15 个课时和数十个交互式 notebooks,且完全免费、无广告,作为社区服务供使用。前五课时使用 Python、PyTorch 和 fastai 库;最后两节课使用 Swift for TensorFlow,并由 Jeremy Howard 和与Swift、clang 和 LLVM 的创建者 Chris Lattner 共同教授。

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iOS面试资料参考答案总结

打个比方,如果把找工作理解成考大学,面试就是高考,市面上的“真题”就是模拟试卷。我们会很容易倾向于在面试前寻找对应公司的面试“真题”,重点准备,期待“押题”成功。但实际上,即使面试同一家公司,它会有不同部门,不同业务线,不同面试官,即使遇到同一面试官,他也不一定就每次考察完全一样的内容。想想高考中那些考的好的同学,他们肯定不是靠“押题”才能取得好成绩吧,他们大多靠的是平常积累及对知识点灵活掌握,那面试也一样啊。执着于搜题,把面试题当做重点进行“复习”,还不如自己划出“考纲”,各个知识点逐一检查掌握情况,复习的更全面呢。

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Swift多线程之Operation:按优先级加载图片1. 进程和线程2. Operation3. Basic Demo4. 案例实现

乖乖的,俺又来了。上一个系列写传感器,特别庆幸自己在开篇的时候就立下了一个Flag,不然那个系列估计到现在就不知道被自己偏到什么地方去了。众所周知的iOS有好多传感器,配合各种传感器可以做出来各种好玩的东东。 宅胖也见过很多超牛的作品用传感器和动画相结合,那简直了。 所以,这个系列,叫做多线程。在写之前还是稍稍做了一下功课,大概看了看一些前辈们的分享帖。于是果断的决定这个系列不出意外,基本上就用Swift来写了。如果有特别强烈要求的同学,打算重金打赏宅胖两块钱要求提供OC源代码的,我也会毫无底线的答应这个无

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